一款身份未公开的免费 AI 编程模型，在业内最难啃的软件工程评测之一上，跑出了超越同脚手架类别所有商业模型的成绩。

一次非官方的越级挑战

big-pickle 是 OpenCode Zen 平台上处于「隐形」（stealth）期的免费模型，其真实身份至今没有官方确认。从泄露的提供方报错与接口签名看，它背后很可能由 DeepSeek 的基础设施在支撑。一名开发者（GitHub 账号 PhillipChaffee）在 2026 年 8 月 11 日用它完整跑完了 Scale AI 的 SWE Atlas Codebase QnA 评测：全部 124 道任务解出 63 道，任务解决率达到 50.8%。

SWE Atlas 的 Codebase QnA 任务要求模型在读懂一整个大型代码库的基础上回答工程问题，比单纯写函数更接近真实研发场景。该评测严格遵循 Scale 公开的协议——使用官方开源框架 Harbor v0.18.0、与排行榜上非第一方模型一致的 mini-swe-agent 2.4.6 极简脚手架，并以 Scale 指定的 claude-opus-4-5 作为裁判模型。整轮消耗的 6.74 亿个输入 token、430 万个输出 token 全部免费。

横向对比：免费模型的越级表现

放在 SWE Atlas QnA 官方排行榜（2026 年 7 月 28 日更新）中，big-pickle 的成绩意味着：在相同的 Mini-SWE-Agent 脚手架类别里，它压过了榜单上所有条目，包括 GLM 5.2（48.12%）与 GPT-5.6-Sol（46.00%）。在整个榜单中，只有运行在原生 Claude Code 脚手架上的 Opus 5（63.17%）与 Opus 4.8（57.26%）略高。

分语言看，TypeScript 解决率 58.1%（18/31）、Python 55.2%（16/29）、Go 50.0%（19/38）、C 语言 38.5%（10/26）；分任务类型看，代码上手（Code Onboarding）60.7%、架构与系统设计 52.3%、根因分析 45.9%、安全类 45.5%。

结果可以独立核查

开发者在仓库中放出了逐任务的裁判日志、运行配置与复现脚本，任何人都能审计。需要说明的局限包括：每个任务只跑了一次（官方协议跑三次取均值，单次标准误约正负 4.5 个百分点）；沙箱资源被主动调低至 4 CPU / 8 GB（而非声明的 16/16），但 124 条轨迹的扫描显示零超时、零内存溢出，说明这只会压低而非抬高分数；模型身份未知，结果只是 2026 年 8 月 11 日当天该别名的快照。即便把两道未评分任务按「不通过」计，严格下界 49.2% 仍高于所有 Mini-SWE-Agent 榜单条目。

来源：GitHub（PhillipChaffee/big-pickle-swe-atlas）、Scale AI SWE Atlas